一种改进的决策树学习算法

为提高C4.5算法的准确率引进一个平衡度系数,其大小由决策者依靠先验知识或领域知识确定,在特定环境下人工协调了各属性信息增益率,用改进后的算法构造出的决策树进行分类更为准确、合理.并通过实例分析对改进前后的算法进行了比较,证明改进算法的有效性.     

SDH告警中的知识发现

TMN在电信网中起着越来越重要的作用，通信网的发展，要求网络管理向智能化方向发展．运用人工智能中知识发现和数据挖掘的方法，可以实现知识的自动获取．故障管理是网络管理的重要方面，本论文运用知识发现的方法对TMN子系统-SDH网管系统中传输告警的关联关系进行了挖掘．论丈运用知识发现的方法，以中国电信四川SDH网管系统中的告警数据为例，实现了SDH传输告警关联关系的挖掘算-Apriori算法；分析了重复告警对单前题规则可信度的影响，对算法做了改进，提高了规则的可信度，有利于发现重大告警；讨论了逆规则对规则有效性的影响，对算法进行了进一步的改进，减少了无效规则；对冗余规则进行了压缩，得到了更简明的挖掘结果；分析了部分挖掘结果和算法复杂度．     

一种改进的贝叶斯网络知识合成算法

为了解决贝叶斯网络知识合成中的不一致问题,对现有的算法进行了改进.改进后的算法在现有方法的基础上,引入了约束集不一致时的知识合成算法,在知识合成迭代过程中,通过对联合概率分布和概率知识的双向修正,在每一步迭代过程中降低了不一致度,从而实现了贝叶斯网络知识合成时对不一致概率知识的处理.实验结果表明,改进后的算法不仅能够处理概率知识之间相互不一致问题,而且能够处理概率知识与网络结构不一致问题.     

PID神经网络控制系统的稳定性分析与改进

为改善PID神经网络控制系统只适用于有PID先验知识的情况,扩大此系统的使用范围,通过对其结构、算法的分析和在不同使用范围时的稳定性分析,提出了改进算法,并用Matlab软件对改进的算法进行了仿真.结果表明:改进的算法有很好的收敛效果,从实验上验证了算法的有效性.因此,无论有无PID先验知识,采用改进的PID神经网络控制系统都可以实现系统的全程稳定.     

FP-growth算法的一种改进

频繁项目集挖掘是多种数据挖掘应用研究的一个重要方面，频繁项目集的快速挖掘算法研究是当前研究的热点，传统Apriori及其改进算法，要多遍扫描数据库并产生大量的候选项目集，针对Apriori算法的缺陷，Han JW(韩家炜)提出FP-growth算法，该算法仅须扫描数据库两遍且无须生成候选项目集，避免了产生“知识的组合爆炸”，提高了频繁项目集的挖掘效率，但FP-growth算法是通过逐步生成条件模式基和条件频繁模式树来挖掘频繁项目集，因而影响了频繁项目集的挖掘效率，为此，在引入F-矩阵概念之后，提出了FP-growth的一种改进算法—IFP-growth，并对改进算法的性能进行了测试，实验结果表明，IFP-growth算法优于FP-growth。     

一种改进的C4.5算法

为了提高C4.5算法的有效性,提出了一种改进的MB-C4.5算法.该算法主要改进了C4.5算法的分枝策略和属性选取的标准.把分类效果较差的分枝合并到分类效果较好的分枝中.引进一个平衡度系数,系数大小由决策者依靠先验知识或领域知识确定.MB-C4.5算法在提高重要属性的选择、减少无意义分枝、过度拟合等方面有一定提高.用该算法构造出的决策树进行分类更为准确、合理.对改进前后的算法用实例进行分析,说明MB-C4.5算法的有效性.     

LZW压缩算法的改进及其参数优化分析

采用数据压缩技术可以有效地提高数据的传输率。针对LZW字典压缩算法，提出了新的改进方案。主要根据待压缩文件新进输入字符的相关性进行LRU表项淘汰及对阈值判断操作进行了改进，并对改进算法中出现的3个参数进行了单参数优化分析。最后对改进算法和原有2种算法的最终压缩比进行了比较，实验结果表明，改进算法的压缩比优于原有2种算法。     

基于图的挖掘关联规则改进算法

关联知识挖掘算法中一种广为人知的算法就是Aprior算法,之后所有关联规则挖掘算法的基本思想都是基于频繁项目集发现算法的基础上进行了改进.为了提高关联规则挖掘效率,首先回顾了基于图的关联规则挖掘算法;然后,在此基础上进行了改进,把关联规则挖掘中寻找频繁项集的问题转换为图中寻找完全子图的问题,通过在图中查找完全子图来寻找频繁项集.提出了一种基于图的关联规则挖掘改进算法,并且对原算法和改进的算法从时间和空间的性能进行了比较分析,得出改进的算法是有效可行的.最后从实验结果得出结论GenerateItemsets算法比DGBFIG算法优.     

基于改进算法的移动机器人路径规划

机器人路径规划问题通常采用不同算法来对其进行规划，为发挥算法中改进遗传算法和鲸鱼优化法的优势，弥补遗传算法出现优化准确率和收敛度不高等问题，将改进遗传算法和鲸鱼优化法融合，增强移动机器人路径规划对动态环境的适应性能。对算法适应度函数进行优化，改善了基本遗传算法、提升了原算法对函数的求解效率。通过遗传算法、对遗传算法进行改进的算法、改进遗传算法与鲸鱼算法相融合的算法所运行的路径长度与运行时间进行比较，结果表明融合改进优化算法可以有效获取最优算子，减少运算时的迭代次数，同时提升算法的规划准确率。     

BP网络学习参数模糊自适应算法的实现

前馈神经网络ＢＰ算法的改进方案中，对网络训练（学习）过程率和惯性系数进行模糊自适应调节，以提高收敛速度，晃一项很有效的措施。文中具体分析了如何根据设计者的先验知识确定模糊规则和录属函数，并以三比特异或函数（或称奇偶分类）的实现为例，验证了这种算法的改进、加速了ＢＰ网络的学习过程。     

一种基于Boosting的油田水淹层识别算法

油田水淹级别的判定对于寻找剩余油、提高油田开发水平和稳油控水效果至关重要.本文提出了一种基于Boosting的C4.5决策树算法用于油田水淹层识别.实验结果表明,相比单一的C4.5决策树,经Boosting算法提升后的集成C4.5分类器具有较高的识别率和泛化能力,具有较高的应用推广价值.     

C4.5分类算法在硕士研究生智育测评中的应用

将C4.5决策树分类算法用于硕士研究生智育测评并提取规则.对考试成绩进行处理,选取决策属性,构造决策树,由提取的规则,获取课程间的依赖关系,以及各门课程和培养目标间的联系,挖掘结果显示,该算法能将学习成绩进行正确分类,指导教育管理者制定正确的培养计划,对辅助决策有很大帮助.     

决策树算法在智能断路器中的应用

由于现有断路器的开断策略过于复杂,算法设计者不能完全预测算法的执行结果,而将决策树算法应用到智能断路器中,利用C4.5算法对断路器采集的信息进行自动提取知识,根据获得的知识,以最大信息增益率来建立决策树,并进行了简化,能够满足对断路器实时性的要求。     

基于局部择优离散技术的C4．5改进算法及其在学生成绩评价中的应用

针对高校教务管理系统中学生成绩数据连续值偏多的情况,导致无法对学生成绩有效地进行智能分析等问题,提出了基于局部择优离散技术的C4．5改进算法,进而构建学生成绩分析模型,并采用后剪枝算法对模型进行了优化,抽取了学生成绩的分类规则。实验表明,改进后的C4．5算法保证较高分类正确率的同时,执行效率得到了提高,有助于挖掘出学生成绩与各种因素之间的潜在联系,为教学工作改革提供决策依据和支持。     

数据挖掘技术在全断面掘进机故障诊断中的应用

分析了全断面掘进机复杂的故障机理和运行参数,研究了将粗糙集和决策树应用到数据挖掘中的方法.以全断面掘进机刀盘的一些实时数据为例,采用MATLAB 7.0对数据进行离散化处理,结合粗糙集属性约简的算法对故障样本进行冗余属性的约简;然后,利用决策树算法对约简后的故障样本集进行规则提取,利用数据挖掘工具Clementine实现了C4.5算法和改进的C4.5算法,对其结果进行了对比分析;最后,运用VB编程对全断面掘进机采集的部分数据进行测试,结果表明该融合算法是一种快速、有效、可靠的故障检测与诊断的新途径.     

基于属性相关的智能学习指导模型的设计与实现

决策树分类算法是智能指导系统实现"智能"的一种有效工具。通过对数据的分析和挖掘,能够实现对数据的精确分类。另外,对于决策树和产生式规则集的计算相对简单而且高效。提出了智能指导系统,并介绍了该系统的主要功能模块。在比较了ID3算法和C4.5算法后,结合个性化教学的需求,提出了新的基于规则属性相关的C4.5r算法。同时,给出了系统的计算评估模块。实验结果表明,新的C4.5r算法在运算时间、产生式规则集的规模及计算产生式规则的开销方面明显优于传统的C4.5算法。     

决策树C4.5算法的改进及应用

根据C4.5算法中信息增益率计算原理的特点,利用数学上等价无穷小的性质提出一种新的改进的C4.5算法,减少了信息增益率的计算量,进而提高C4.5算法中信息增益率的计算效率.改进的C4.5算法与原C4.5算法相比,在构造决策树时具有相同的准确率和更高的计算速度,将改进后的C4.5算法应用到成绩分析中.     

基于可疑实例影响度分析改进的C4.5 rules算法

决策树学习算法是数据挖掘中一类经典的分类算法。传统的决策树学习算法把数据集合中的实例同等对待,而忽略了实例之间存在的可疑性和影响度差异,导致错误实例扭曲了学习结果,严重影响学习质量。在此提出基于可疑实例影响度分析改进的C4.5 rules算法,在给定一个噪音集合后,首先把可疑实例与原集合划分开,并对可疑实例的影响度进行分析和度量,然后依据分类规则对可疑实例的覆盖情况进行重新排序和分类预测。算法在对分类规则重排序后将错误实例对学习结果的影响最小化,得出尽可能接近正确数据的学习结果。将此算法与经典的C4.5 rules算法进行实验比较,结果表明该算法有着良好的性能。